Искусственный интеллект и машинное обучение

Sep 03, 2023

Инструменты управления

Искусственный интеллект (ИИ) — это ряд аналитических методов, которые позволяют компьютеру обнаруживать взаимосвязи, прогнозировать результаты и часто действовать на основе закономерностей в данных, не будучи на это явно запрограммированными.

Краткий

Искусственный интеллект (ИИ) — это ряд аналитических методов, которые позволяют компьютеру обнаруживать взаимосвязи, прогнозировать результаты и часто действовать на основе закономерностей в данных, не будучи на это явно запрограммированными. Машинное обучение — это технология, использующая алгоритмы, которые обучаются и совершенствуются на основе опыта, и является основной областью ИИ. Вместе искусственный интеллект и машинное обучение могут стать для компаний мощными инструментами, позволяющими автоматизировать ручные процессы, оптимизировать рекомендации клиентов и разрабатывать инновационные продукты.

Различные области машинного обучения и искусственного интеллекта открывают инновации в творческих областях, науке, технике и других. Например, глубокое обучение имитирует человеческое обучение и является основным инструментом компьютерного зрения, обработки естественного языка, робототехники и других. Хотя внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения может открыть новые возможности и идеи, сократить затраты и улучшить процессы, оно не лишено проблем. Растущую обеспокоенность вызывают этические последствия применения ИИ, например, риск того, что наборы данных, используемые для обучения ИИ, могут отражать предвзятость и дискриминацию в реальном мире. В то же время такие факторы, как платформы облачного машинного обучения, ускорители вычислений и управляемые услуги ИИ, снижают технологический барьер для предприятий при использовании продуктов ИИ.

Чтобы применять искусственный интеллект и машинное обучение, компаниям следует:

Автоматизация

Сбор данных

Глубокое обучение

Операции машинного обучения

Прогнозная аналитика

Робототехника

Компании обычно используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы:

Блэкман, Рид. «Зачем вам нужен комитет по этике ИИ», Harvard Business Review, июль – август 2022 г.

Брок, Юрген Кай-Уве и Флориан фон Вангенхайм. «Демистификация искусственного интеллекта: чему лидеры цифровой трансформации могут научить вас о реалистичном искусственном интеллекте», California Management Review, Vol. 61(4) 110–134, 2019.

Догерти, Пол Р. и Х. Джеймс Уилсон. Человек + машина: переосмысление работы в эпоху искусственного интеллекта. Harvard Business Review Press, 2018.

Гудфеллоу, Ян, Йошуа Бенджио и Аарон Курвиль. Глубокое обучение. Массачусетский технологический институт Пресс, 2016.

Хэнляйн, Майкл и Андреас Каплан. «Краткая история искусственного интеллекта: о прошлом, настоящем и будущем искусственного интеллекта», California Management Review, Vol. 61(4) 5–14, 2019.

Джеймс, Гарет и др. Введение в статистическое обучение: с приложениями в Р. Спрингере, 2021.

Мерфи, Кевин. Вероятностное машинное обучение: введение. Массачусетский технологический институт, 2022.

Овергур, Гийс, Мануэль Чика, Уильям Рэнд и Энтони Вейшампель. «Позволим компьютерам взять верх: использование искусственного интеллекта для решения маркетинговых проблем», California Management Review, Vol. 61(4) 156–185, 2019.

Рассел, Стюарт и Питер Норвиг. Искусственный интеллект: современный подход. Пирсон Эдьюкейшн Лимитед, 2022 г.

Тамбе, Прасанна, Питер Каппелли и Валерий Якубович. «Искусственный интеллект в управлении человеческими ресурсами: проблемы и путь вперед», California Management Review, Vol. 61(4) 15–42, 2019.

Яо, Мария, Марлен Цзя и Аделин Чжоу. Прикладной искусственный интеллект: Руководство для руководителей бизнеса. ТОПБОТС Инк., 2018.

В 30-ю годовщину проведения нашего опроса менеджеры выглядят на удивление оптимистично.

Цифровая трансформация — это способ интеграции цифровых технологий в стратегию и деятельность организации.

Анализ сценариев и планирование на случай непредвиденных обстоятельств — это процесс, который позволяет руководителям изучить и подготовиться к нескольким альтернативным вариантам будущего.

Бизнес «Двигатель 2» может создать возможности для роста, и семь необанков, принадлежащих традиционным банкам, показывают, что нужно для успеха.

Динамическое стратегическое планирование и бюджетирование — это метод, помогающий компаниям планировать и инвестировать во времена большой неопределенности.